一、人物

国外

第一代：学科开创者（1950s-1960s）

这批人是AI的”开山鼻祖”，他们聚在一起开了个会，AI就此诞生。

人物	核心标签	关键贡献
约翰·麦卡锡 (John McCarthy)	“人工智能”一词的提出者	1956年牵头组织达特茅斯会议，正式确立了”Artificial Intelligence”这一术语；发明了统治AI领域数十年的编程语言LISP
马文·明斯基 (Marvin Minsky)	首位获图灵奖的AI学者	与麦卡锡共同发起达特茅斯会议，联合创办MIT人工智能实验室；设计了第一个神经网络模拟器SNARC；1969年获图灵奖
赫伯特·西蒙 (Herbert Simon)	首位同时拥有诺贝尔奖和图灵奖的人	开发了最早的AI程序“逻辑理论家”和“通用问题求解器”；1975年获图灵奖，1978年获诺贝尔经济学奖
克劳德·香农 (Claude Shannon)	信息论之父	奠定了数字电路的理论基础；1950年发表论文讨论计算机下棋，是AI最早的实践者之一

第二代：早期实践者（1950s-1960s）

他们把AI从理论变成了能动的机器。

人物	核心标签	关键贡献
弗兰克·罗森布拉特 (Frank Rosenblatt)	感知器发明者，”深度学习之父”之一	1957年发明感知器（Perceptron），第一个能够学习的神经网络，被《纽约客》称为”人类大脑第一个真正的对手”
亚瑟·塞缪尔 (Arthur Samuel)	“机器学习”一词的创造者	在IBM开发了会自我学习的下棋程序，首次提出”机器学习”（Machine Learning）这一术语
约瑟夫·维森鲍姆 (Joseph Weizenbaum)	聊天机器人鼻祖	1960年代开发了ELIZA，史上第一个能与人对话的程序，是ChatGPT等现代聊天机器人的远祖

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第三代：深度学习复兴者（1980s-2010s）

这一代人是AI”寒冬”中的坚守者，最终引爆了今天的大模型革命。

人物	核心标签	关键贡献
杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)	“AI教父”，2024诺贝尔物理学奖得主	1986年推广反向传播算法，解决了多层神经网络训练难题；2012年率学生以AlexNet横扫ImageNet竞赛，开启深度学习革命；2018年获图灵奖。
杨立昆 (Yann LeCun)	卷积神经网络之父	1989年发明卷积神经网络（CNN），奠定了现代计算机视觉和图像识别的基础；Meta首席AI科学家，2018年获图灵奖
约书亚·本吉奥 (Yoshua Bengio)	深度学习和AI伦理倡导者	与辛顿、杨立昆并称”深度学习三巨头“，在高维词嵌入、注意力机制等领域做出奠基性贡献；2018年获图灵奖
朱迪亚·珀尔 (Judea Pearl)	贝叶斯网络之父	将概率论引入人工智能，发明贝叶斯网络和因果推理框架；2011年获图灵奖
莱斯利·瓦伦特 (Leslie Valiant)	计算学习理论奠基人	提出了PAC学习理论（可能近似正确学习），为机器学习提供了坚实的数学基础；2010年获图灵奖

第四代：当代AI突破者（2000s-至今）

这一代人正在创造历史，推动AI走向实用化和产业化。

人物	核心标签	关键贡献
李飞飞	“AI教母”	创建了ImageNet数据集，千万级标注图像为深度学习提供了”燃料”；她的学生正是AlexNet的缔造者之一
戴米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis)	DeepMind创始人	带领团队开发了AlphaGo（击败围棋世界冠军）和AlphaFold（破解蛋白质折叠问题），后者被认为是诺奖级的科学突破
何恺明 (Kaiming He)	计算机视觉领域引用最高的学者之一	发明ResNet（残差网络），通过”跳跃连接”让神经网络可以深达上百层，支撑了后来几乎所有重大AI突破
伊尔亚·苏茨克维 (Ilya Sutskever)	OpenAI前首席科学家	辛顿的学生；GPT系列模型的核心推动者，被认为是ChatGPT成功背后的关键人物

2024年诺贝尔奖结果揭晓后，AI成为最大赢家，接连拿下两项大奖：

• 诺贝尔物理学奖——表彰AI基础原理：约翰·霍普菲尔德 (John Hopfield)和杰弗里·辛顿 (Geoffrey Hinton)，核心贡献是通过人工神经网络实现机器学习的基础性发现和发明。其中，辛顿被誉为“AI教父”，也是首位同时拥有图灵奖（2018年度图灵奖）和诺贝尔奖的科学家。
• 诺贝尔化学奖——表彰AI跨学科应用：戴维·贝克 (David Baker)、德米斯·哈萨比斯 (Demis Hassabis)、约翰·江珀 (John Jumper)。贝克利用AI进行计算蛋白质设计；后两者开发了AlphaFold2 AI模型，解决了蛋白质结构预测的难题。

2024年度图灵奖：授予了安德鲁·巴托 (Andrew Barto) 和理查德·萨顿 (Richard Sutton)，以表彰他们在强化学习领域的奠基性贡献。

国内

第一代：中国AI的播种人与奠基者

这批科学家在中国对”人工智能”还几乎一无所知的年代，从零开始搭建了学科框架。

人物	核心标签	关键贡献
张钹bo	中国人工智能主要奠基者，中国科学院院士	发表中国第一篇AI领域论文；培养了中国第一位AI博士；领衔成立国内首个智能机器人实验室和首个AI国家重点实验室；提出”第三代人工智能”理论框架
钟义信	中国人工智能理论开拓者，2025年”最美教师”	2001年出任中国人工智能学会理事长，推动AI学科建设；2020年提出 “人工智能范式革命” 理念；推动”智能科学与技术”成为一级学科

张钹的故事尤其值得一提。1978年，43岁的他放弃深耕多年的自动控制领域，转入当时国内几乎无人知晓的”人工智能”。很多人劝他别冒险，他说：”如果问题都解决了，还需要我干什么？”此后40多年，他熬过了AI的数次寒冬，培养的”清华代表队”如今已成为中国AI产业的中坚力量。

第二代：理论深耕者与学科建设者

这批学者在深度学习爆发前就开始布局基础理论，是中国AI研究的”压舱石”。

人物	核心标签	关键贡献
徐宗本	中国科学院院士，2024年吴文俊人工智能科技成就奖得主	提出稀疏信息处理的L(1/2)正则化理论；开创模型驱动的深度学习原理与方法，在突破深度学习”设计难、解释难”上取得重要进展
朱松纯	北京通用人工智能研究院院长，2025年全国劳动模范	三次问鼎计算机视觉领域最高奖——马尔奖；研发全球首个具身通用人工智能系统原型 “通通”（具备儿童心智）；提出”为机器立心”的研发理念

徐宗本是一位”数学家的逆袭”。他从数学切入AI，在深度学习还依赖”加大算力、堆砌数据”的时期，另辟蹊径提出了”模型驱动+数据驱动”的融合路径，为解决深度学习”设计难、解释难”提供了全新思路。

而朱松纯则代表了中国在通用人工智能（AGI）领域的前沿探索。他研发的”通通”不仅能理解语言，还能领会意图、主动帮助完成任务——”她”不是回答问题的工具，而是有”心”的智能体。

第三代：当代产业推动者与创新先锋

这一代人正在将AI从实验室推向千行百业，创造了令世界瞩目的突破。

人物	核心标签	关键贡献
梁文锋	DeepSeek创始人，《自然》2025年度十大科学人物”科技颠覆者”	带领团队以显著低于国际顶级模型的训练成本（据称低至1/10）打造出DeepSeek-R1，性能比肩顶级模型；坚持开源策略，推动AI技术普惠。
王兴兴	宇树科技创始人，2025年度AI人物	带领宇树科技成为全球四足机器人领域的领军企业，将机器人从舞台表演推向工业、家庭等多元应用场景
彭志辉	智元机器人联合创始人，2025年度AI人物	“十年饮冰，难凉热血”——他以AI赋能机器人，提出”本体+运动智能、交互智能、作业智能”一体三智的技术路线
张鹏	智谱CEO，2025年度AI人物	带领团队从零自研GLM系列大模型，新一代GLM-4.5首次实现推理、编码和智能体能力的原生融合；推动中国自主大模型出海
陈宁	云天励飞董事长，2025年度AI人物	深耕AI推理芯片11年，带领团队点亮中国第一颗基于纯国产工艺的大算力AI芯片，以”算力积木”架构突破国外封锁